MATLAB实现基于动态时间规整（DTW）的语音孤立词识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个语音孤立词识别系统，支持音频录制与导入，通过提取MFCC特征并构建模板库，采用DTW算法进行动态时间规整匹配，可高效识别预定义的孤立词汇。适用于教学演示和小规模语音识别场景，操作简便，结果直观。

详 情 说 明

基于动态时间规整（DTW）的语音孤立词识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态时间规整（DTW）算法的孤立词语音识别系统。系统通过提取语音信号的MFCC特征，建立词汇模板库，并利用DTW算法计算测试语音与模板之间的相似度，实现对预先定义词汇的准确识别。该系统适用于语音识别教学演示或小型语音交互应用场景。

功能特性

• 多模式输入支持：支持导入WAV格式音频文件（单声道，8kHz-16kHz采样率）或通过麦克风实时录制语音（0.5-3秒词汇时长）
• MFCC特征提取：采用标准MFCC参数提取流程，包含预加重、分帧、加窗、FFT、Mel滤波、DCT等处理环节
• 模板库管理：可建立和管理多个词汇的语音模板库，支持模板添加、更新和删除操作
• DTW匹配算法：基于动态时间规整实现不等长语音序列的相似度匹配，提供最优对齐路径
• 可视化分析：支持DTW路径对齐图、MFCC特征对比热力图、识别置信度柱状图等图形化显示功能

使用方法

1. 准备阶段：录制或导入预定义词汇的语音样本作为模板，建立模板库
2. 训练阶段：系统自动提取各模板的MFCC特征并存储特征向量
3. 识别阶段：输入待识别语音，系统提取MFCC特征后与模板库进行DTW匹配
4. 结果输出：返回最相似的词汇标签及匹配得分，可查看详细的可视化分析结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：支持音频输入输出的声卡设备（用于实时录音功能）
• 依赖工具包：Signal Processing Toolbox, Audio Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括语音数据采集与预处理、MFCC特征参数计算、模板库构建与管理、动态时间规整算法实现、相似度匹配与识别决策等核心模块，同时提供图形用户界面交互功能和多种可视化分析结果的生成与展示能力。